Ressourcenbeschreibungs-Framework – Wikipedia

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Formale Sprache zur Beschreibung von Datenmodellen

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Das Ressourcenbeschreibungs-Framework (RDF) ist eine Familie von Spezifikationen des World Wide Web Consortium (W3C)[1] ursprünglich als Metadaten-Datenmodell konzipiert. Es wurde als allgemeine Methode zur konzeptionellen Beschreibung oder Modellierung von Informationen verwendet, die in Webressourcen unter Verwendung einer Vielzahl von Syntaxnotationen und Datenserialisierungsformaten implementiert sind. Es wird auch in Wissensmanagementanwendungen verwendet.

RDF wurde 1999 als W3C-Empfehlung angenommen. Die RDF 1.0-Spezifikation wurde 2004 veröffentlicht, die RDF 1.1-Spezifikation 2014.

Überblick[edit]

Das RDF-Datenmodell[2] ähnelt klassischen konzeptionellen Modellierungsansätzen (wie Entity-Relationship- oder Klassendiagrammen). Es basiert auf der Idee, Aussagen über Ressourcen (insbesondere Webressourcen) in Ausdrücken des Formulars zu machen Gegenstand– –Prädikat– –Objekt, bekannt als dreifach. Das Gegenstand bezeichnet die Ressource und die Prädikat bezeichnet Merkmale oder Aspekte der Ressource und drückt eine Beziehung zwischen der Gegenstand und die Objekt.

Eine Möglichkeit, den Begriff “Der Himmel hat die Farbe Blau” in RDF darzustellen, ist beispielsweise das Dreifache: ein Subjekt, das “den Himmel” bezeichnet, ein Prädikat, das “die Farbe hat”, und ein Objekt, das “blau” bezeichnet. Daher verwendet RDF Gegenstand Anstatt von Objekt (oder Entität) im Gegensatz zum typischen Ansatz eines Entity-Attribut-Value-Modells im objektorientierten Design: Entity (Himmel), Attribut (Farbe) und Wert (Blau).

RDF ist ein abstraktes Modell mit mehreren Serialisierungsformaten (dh Dateiformaten), sodass die jeweilige Codierung für Ressourcen oder Tripel von Format zu Format variiert.

Dieser Mechanismus zur Beschreibung von Ressourcen ist eine wichtige Komponente der Semantic Web-Aktivität des W3C: eine Evolutionsphase des World Wide Web, in der automatisierte Software maschinenlesbare Informationen speichern, austauschen und verwenden kann, die im gesamten Web verteilt sind, sodass Benutzer damit umgehen können mit den Informationen mit größerer Effizienz und Sicherheit. Das einfache Datenmodell von RDF und die Fähigkeit, unterschiedliche, abstrakte Konzepte zu modellieren, haben auch zu seiner zunehmenden Verwendung in Wissensmanagementanwendungen geführt, die nicht mit der Aktivität des Semantic Web zusammenhängen.

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Eine Sammlung von RDF-Anweisungen repräsentiert intrinsisch einen beschrifteten, gerichteten Multi-Graph. Dies macht ein RDF-Datenmodell theoretisch besser für bestimmte Arten der Wissensrepräsentation geeignet als andere relationale oder ontologische Modelle. In der Praxis werden RDF-Daten jedoch häufig in relationalen Datenbanken oder nativen Darstellungen gespeichert (auch als Triplestores oder Quad-Stores bezeichnet, wenn für jedes RDF-Triple auch ein Kontext wie der genannte Graph gespeichert wird).[3]

Wie RDFS und OWL zeigen, kann man auf RDF zusätzliche Ontologiesprachen aufbauen.

Geschichte[edit]

Das ursprüngliche RDF-Design sollte “ein herstellerneutrales und betriebssystemunabhängiges System von Metadaten aufbauen”.[4] abgeleitet von der W3C-Plattform für die Auswahl von Internetinhalten (PICS), einem frühen System zur Kennzeichnung von Webinhalten,[5] Das Projekt wurde aber auch von Ideen aus Dublin Core und dem Meta Content Framework (MCF) geprägt.[4] das 1995–1997 von Ramanathan V. Guha bei Apple und Tim Bray bei Netscape entwickelt wurde.[6]

Ein erster öffentlicher Entwurf von RDF erschien im Oktober 1997,[7][8] Herausgegeben von einer W3C-Arbeitsgruppe, der Vertreter von IBM, Microsoft, Netscape, Nokia, Reuters, SoftQuad und der University of Michigan angehörten.[5]

1999 veröffentlichte das W3C die erste empfohlene RDF-Spezifikation, die Modell- und Syntaxspezifikation (“RDF M & S”). Dies beschrieb das Datenmodell von RDF und eine XML-Serialisierung.[10]

Zu dieser Zeit entwickelten sich zwei anhaltende Missverständnisse über RDF: Erstens aufgrund des MCF-Einflusses und des RDF-Initialismus “Ressourcenbeschreibung” die Idee, dass RDF speziell für die Darstellung von Metadaten verwendet wurde; Zweitens war RDF eher ein XML-Format als ein Datenmodell, und nur die RDF / XML-Serialisierung war XML-basiert. RDF verzeichnete in dieser Zeit wenig Akzeptanz, aber in Bristol, rund um ILRT an der Bristol University und HP Labs sowie in Boston am MIT wurden erhebliche Arbeiten durchgeführt. RSS 1.0 und FOAF wurden in dieser Zeit zu beispielhaften Anwendungen für RDF.

Die Empfehlung von 1999 wurde 2004 durch sechs Spezifikationen ersetzt: “The RDF Primer”,[12] “RDF-Konzepte und Zusammenfassung”,[13] “RDF / XML-Syntaxspezifikation (überarbeitet)”,[14] “RDF Semantics”,[15] “RDF Vocabulary Description Language 1.0”,[16] und “Die RDF-Testfälle”.[17]

Diese Serie wurde 2014 durch die folgenden sechs “RDF 1.1” -Dokumente ersetzt: “RDF 1.1 Primer”[18] “RDF 1.1-Konzepte und abstrakte Syntax”[19] “RDF 1.1 XML-Syntax”[20] “RDF 1.1 Semantik”[21] “RDF Schema 1.1”[22] und “RDF 1.1-Testfälle”.[23]

RDF-Themen[edit]

Wortschatz[edit]

Das in der RDF-Spezifikation definierte Vokabular lautet wie folgt:[24]

Klassen[edit]

rdf[edit]
  • rdf:XMLLiteral – die Klasse der XML-Literalwerte
  • rdf:Property – die Klasse der Eigenschaften
  • rdf:Statement – die Klasse der RDF-Anweisungen
  • rdf:Alt, rdf:Bag, rdf:Seq – Container mit Alternativen, ungeordneten Containern und bestellten Containern (rdfs:Container ist eine Superklasse der drei)
  • rdf:List – die Klasse der RDF-Listen
  • rdf:nil – eine Instanz von rdf:List Darstellung der leeren Liste
rdfs[edit]
  • rdfs:Resource – die Klassenressource, alles
  • rdfs:Literal – die Klasse der Literalwerte, z. B. Zeichenfolgen und Ganzzahlen
  • rdfs:Class – die Klasse der Klassen
  • rdfs:Datatype – die Klasse der RDF-Datentypen
  • rdfs:Container – die Klasse der RDF-Container
  • rdfs:ContainerMembershipProperty – die Klasse der Containermitgliedschaftseigenschaften, rdf:_1, rdf:_2, …, die alle Untereigenschaften von sind rdfs:member

Eigenschaften[edit]

rdf[edit]
  • rdf:type – eine Instanz von rdf:Property wird verwendet, um anzugeben, dass eine Ressource eine Instanz einer Klasse ist
  • rdf:first – das erste Element in der Betreff-RDF-Liste
  • rdf:rest – der Rest der Betreff-RDF-Liste nach rdf:first
  • rdf:value – idiomatische Eigenschaft für strukturierte Werte
  • rdf:subject – Gegenstand der RDF-Erklärung
  • rdf:predicate – das Prädikat der RDF-Anweisung
  • rdf:object – das Objekt der RDF-Anweisung

rdf:Statement, rdf:subject, rdf:predicate, rdf:object werden zur Verdinglichung verwendet (siehe unten).

rdfs[edit]
  • rdfs:subClassOf – Das Fach ist eine Unterklasse einer Klasse
  • rdfs:subPropertyOf – Das Thema ist eine Untereigenschaft einer Immobilie
  • rdfs:domain – eine Domain des Subjekts
  • rdfs:range – eine Reihe der Subjekteigenschaft
  • rdfs:label – ein für Menschen lesbarer Name für das Thema
  • rdfs:comment – eine Beschreibung der betreffenden Ressource
  • rdfs:member – ein Mitglied der Fachressource
  • rdfs:seeAlso – weitere Informationen zum Thema Ressource
  • rdfs:isDefinedBy – die Definition der Fachressource

Dieses Vokabular wird als Grundlage für das RDF-Schema verwendet und dort erweitert.

Serialisierungsformate[edit]

Es werden verschiedene gängige Serialisierungsformate verwendet, darunter:

  • Schildkröte,[27] ein kompaktes, menschenfreundliches Format.
  • N-Tripel,[28] Ein sehr einfaches, leicht zu analysierendes, zeilenbasiertes Format, das nicht so kompakt ist wie Turtle.
  • N-Quads,[29][30] eine Obermenge von N-Triples zum Serialisieren mehrerer RDF-Graphen.
  • JSON-LD,[31] eine JSON-basierte Serialisierung.
  • N3 oder Notation3, eine nicht standardmäßige Serialisierung, die Turtle sehr ähnlich ist, jedoch einige zusätzliche Funktionen aufweist, z. B. die Möglichkeit, Inferenzregeln zu definieren.
  • RDF / XML,[32] Eine XML-basierte Syntax, die das erste Standardformat für die Serialisierung von RDF war.
  • RDF / JSON,[33] Eine alternative Syntax zum Ausdrücken von RDF-Tripeln mithilfe einer einfachen JSON-Notation.

RDF / XML wird manchmal irreführend einfach als RDF bezeichnet, da es unter den anderen W3C-Spezifikationen eingeführt wurde, die RDF definieren, und historisch gesehen das erste W3C-Standard-RDF-Serialisierungsformat war. Es ist jedoch wichtig, das RDF / XML-Format vom abstrakten RDF-Modell selbst zu unterscheiden. Obwohl das RDF / XML-Format immer noch verwendet wird, werden andere RDF-Serialisierungen jetzt von vielen RDF-Benutzern bevorzugt, da beide benutzerfreundlicher sind.[34] und weil einige RDF-Diagramme aufgrund von Einschränkungen in der Syntax von XML-QNames in RDF / XML nicht darstellbar sind.

Mit ein wenig Aufwand kann praktisch jedes beliebige XML auch als RDF interpretiert werden, indem GRDDL (ausgesprochen ‘griddle’) verwendet wird, um Ressourcenbeschreibungen aus Dialekten von Sprachen zu erhalten.

RDF-Tripel können in einem Datenbanktyp gespeichert werden, der als Dreifachspeicher bezeichnet wird.

Ressourcenidentifikation[edit]

Der Betreff einer RDF-Anweisung ist entweder eine URI (Uniform Resource Identifier) ​​oder ein leerer Knoten, die beide Ressourcen bezeichnen. Ressourcen, die durch leere Knoten angezeigt werden, werden als anonyme Ressourcen bezeichnet. Sie sind aus der RDF-Anweisung nicht direkt identifizierbar. Das Prädikat ist ein URI, der auch eine Ressource angibt, die eine Beziehung darstellt. Das Objekt ist ein URI, ein leerer Knoten oder ein Unicode-Zeichenfolgenliteral. Ab RDF 1.1 werden Ressourcen durch Internationalized Resource Identifiers (IRIs) identifiziert. IRI sind eine Verallgemeinerung von URI.[35]

In Semantic-Web-Anwendungen und in relativ beliebten RDF-Anwendungen wie RSS und FOAF (Friend of a Friend) werden Ressourcen in der Regel durch URIs dargestellt, die absichtlich auf tatsächliche Daten im World Wide Web hinweisen und für deren Zugriff verwendet werden können. RDF ist jedoch im Allgemeinen nicht auf die Beschreibung internetbasierter Ressourcen beschränkt. Tatsächlich muss der URI, der eine Ressource benennt, überhaupt nicht dereferenzierbar sein. Beispielsweise muss eine URI, die mit “http:” beginnt und als Betreff einer RDF-Anweisung verwendet wird, nicht unbedingt eine Ressource darstellen, auf die über HTTP zugegriffen werden kann, und sie muss auch keine greifbare Ressource darstellen, auf die über das Netzwerk zugegriffen werden kann. Eine solche URI könnte absolut alles darstellen. Es besteht jedoch weitgehende Übereinstimmung darüber, dass ein bloßer URI (ohne # -Symbol), der bei Verwendung in einer HTTP-GET-Anforderung eine codierte Antwort mit 300 Ebenen zurückgibt, so behandelt werden sollte, dass er die Internetressource angibt, auf die erfolgreich zugegriffen werden kann.

Daher müssen sich Hersteller und Verbraucher von RDF-Anweisungen auf die Semantik von Ressourcenkennungen einigen. Eine solche Vereinbarung ist RDF selbst nicht eigen, obwohl einige kontrollierte Vokabulare häufig verwendet werden, z. B. Dublin Core Metadata, die teilweise einem URI-Bereich zur Verwendung in RDF zugeordnet sind. Die Absicht, RDF-basierte Ontologien im Web zu veröffentlichen, besteht häufig darin, die beabsichtigten Bedeutungen der Ressourcen-IDs zu ermitteln oder zu umschreiben, die zum Ausdrücken von Daten in RDF verwendet werden. Zum Beispiel die URI:

http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-guide-20040210/wine#Merlot

ist von seinen Eigentümern beabsichtigt, sich auf die Klasse aller Merlot-Rotweine des Winzers zu beziehen (dh Instanzen der oben genannten URI repräsentieren jeweils die Klasse aller von einem einzelnen Winzer produzierten Weine), eine Definition, die von der OWL-Ontologie selbst ausgedrückt wird ein RDF-Dokument – in dem es vorkommt. Ohne sorgfältige Analyse der Definition könnte man fälschlicherweise den Schluss ziehen, dass eine Instanz der oben genannten URI etwas Physisches anstelle einer Weinsorte war.

Beachten Sie, dass dies keine “nackte” Ressourcenkennung ist, sondern eine URI-Referenz, die das Zeichen “#” enthält und mit einer Fragmentkennung endet.

Erklärung Reifikation und Kontext[edit]

Grundlegendes RDF-Triple bestehend aus (Subjekt, Prädikat, Objekt).

Der Wissensbestand, der durch eine Sammlung von Aussagen modelliert wird, kann einer Verdinglichung unterzogen werden, in der jeder Erklärung (das ist jedes Triple Subjekt-Prädikat-Objekt Insgesamt) wird eine URI zugewiesen und als Ressource behandelt, über die zusätzliche Aussagen getroffen werden können, wie in “Jane sagt das John ist der Autor des Dokuments X “. Die Überprüfung ist manchmal wichtig, um für jede Aussage ein Maß an Vertrauen oder Nützlichkeit abzuleiten.

In einer reifizierten RDF-Datenbank enthält jede ursprüngliche Anweisung, die selbst eine Ressource ist, höchstwahrscheinlich mindestens drei zusätzliche Anweisungen: eine, um zu behaupten, dass ihr Subjekt eine Ressource ist, eine, um zu behaupten, dass ihr Prädikat eine Ressource ist, und eine zu behaupten, dass sein Objekt eine Ressource oder ein Literal ist. Abhängig von den Anforderungen der Anwendung können auch weitere Aussagen zur ursprünglichen Aussage vorhanden sein.

In Anlehnung an in der Logik verfügbare Konzepte (und wie in grafischen Notationen wie konzeptionellen Diagrammen und Themenkarten dargestellt) erkennen einige RDF-Modellimplementierungen an, dass es manchmal nützlich ist, Anweisungen nach verschiedenen Kriterien zu gruppieren, die als bezeichnet werden Situationen, Kontexte, oder Bereiche, wie in Artikeln des Mitherausgebers der RDF-Spezifikation, Graham Klyne, erörtert.[36][37] Beispielsweise kann eine Anweisung einem Kontext zugeordnet werden, der von einem URI benannt wird, um eine Beziehung “ist wahr in” zu bestätigen. Als weiteres Beispiel ist es manchmal zweckmäßig, Anweisungen nach ihrer Quelle zu gruppieren, die durch einen URI identifiziert werden können, z. B. den URI eines bestimmten RDF / XML-Dokuments. Wenn dann Aktualisierungen an der Quelle vorgenommen werden, können entsprechende Anweisungen auch im Modell geändert werden.

Die Implementierung von Gültigkeitsbereichen erfordert nicht unbedingt vollständig überarbeitete Anweisungen. Bei einigen Implementierungen kann eine einzelne Bereichskennung einer Anweisung zugeordnet werden, der selbst kein URI zugewiesen wurde.[38][39] gleichfalls benannte Graphen In diesem Fall kann eine Gruppe von Tripeln, die von einer URI benannt werden, den Kontext darstellen, ohne dass die Tripel erneut bestätigt werden müssen.[40]

Abfrage- und Inferenzsprachen[edit]

Die vorherrschende Abfragesprache für RDF-Diagramme ist SPARQL. SPARQL ist eine SQL-ähnliche Sprache und eine Empfehlung des W3C vom 15. Januar 2008.

Das folgende Beispiel zeigt eine SPARQL-Abfrage zum Anzeigen von Landeshauptstädten in Afrika mithilfe einer fiktiven Ontologie: 

PREFIX ex: 
SELECT ?capital ?country
WHERE {
  ?x ex:cityname ?capital ;
     ex:isCapitalOf ?y .
  ?y ex:countryname ?country ;
     ex:isInContinent ex:Africa .
}

Andere nicht standardmäßige Methoden zum Abfragen von RDF-Diagrammen sind:

  • RDQL, Vorläufer von SPARQL, SQL-ähnlich
  • Versa, kompakte Syntax (nicht SQL-ähnlich), ausschließlich in 4Suite (Python) implementiert.
  • RQL, eine der ersten deklarativen Sprachen zum einheitlichen Abfragen von RDF-Schemas und Ressourcenbeschreibungen, implementiert in RDFSuite.[41]
  • SeRQL, ein Teil von Sesam
  • XUL verfügt über ein Vorlagenelement, in dem Regeln für den Abgleich von Daten in RDF deklariert werden. XUL verwendet RDF in großem Umfang für die Datenbindung.

Validierung und Beschreibung[edit]

Es gibt verschiedene Vorschläge zur Validierung und Beschreibung von RDF:

  • SPARQL Inferencing Notation (SPIN) [42] basierte auf SPARQL-Abfragen. Es wurde zugunsten von SHACL effektiv abgelehnt.[43]
  • SHACL (Shapes Constraint Language) [44] drückt Einschränkungen für RDF-Diagramme aus. SHACL besteht aus zwei Teilen: SHACL Core und SHACL-SPARQL. SHACL Core besteht aus einer Liste integrierter Einschränkungen wie Kardinalität, Wertebereich und vielen anderen. SHACL-SPARQL besteht aus allen Funktionen von SHACL Core sowie den erweiterten Funktionen von SPARQL-basierten Einschränkungen und einem Erweiterungsmechanismus zum Deklarieren neuer Einschränkungskomponenten.
  • ShEx (Formausdrücke) [45] ist eine prägnante Sprache für die RDF-Validierung und -Beschreibung.

Beispiele[edit]

Beispiel 1: Beschreibung einer Person namens Eric Miller[edit]

Das folgende Beispiel stammt von der W3C-Website[46] Beschreiben einer Ressource mit Aussagen “Es gibt eine Person, die durch http://www.w3.org/People/EM/contact#me identifiziert wurde. Der Name ist Eric Miller. Die E-Mail-Adresse lautet e.miller123 (at). Beispiel (geändert für Sicherheitszwecke) und deren Titel Dr. ”

Ein RDF-Diagramm, das Eric Miller beschreibt[46]

Die Ressource “http://www.w3.org/People/EM/contact#me” ist das Thema.

Die Objekte sind:

  • “Eric Miller” (mit einem Prädikat “dessen Name ist”),
  • mailto: e.miller123 (at) Beispiel (mit einem Prädikat “dessen E-Mail-Adresse ist”) und
  • “DR.” (mit einem Prädikat “dessen Titel ist”).

Das Thema ist eine URI.

Die Prädikate haben auch URIs. Zum Beispiel der URI für jedes Prädikat:

  • “dessen Name ist” ist http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#fullName,
  • “dessen E-Mail-Adresse lautet” lautet http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#mailbox,
  • “dessen Titel ist” ist http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#personalTitle.

Darüber hinaus hat das Subjekt einen Typ (mit URI http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type), bei dem es sich um eine Person handelt (mit URI http: //www.w3). org / 2000/10 / swap / pim / contact # Person).

Daher können die folgenden RDF-Tripel “Subjekt, Prädikat, Objekt” ausgedrückt werden:

  • http://www.w3.org/People/EM/contact#me, http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#fullName, “Eric Miller”
  • http://www.w3.org/People/EM/contact#me, http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#mailbox, mailto: e.miller123 (at) Beispiel
  • http://www.w3.org/People/EM/contact#me, http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#personalTitle, “Dr.”
  • http://www.w3.org/People/EM/contact#me, http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type, http: //www.w3. org / 2000/10 / swap / pim / contact # Person

Im Standard-N-Triples-Format kann dieses RDF wie folgt geschrieben werden: 

  "Eric Miller" .
   .
  "Dr." .
   .

Entsprechend kann es im Standard-Turtle-Format (Syntax) wie folgt geschrieben werden: 

@prefix eric:     .
@prefix contact:  .
@prefix rdf:      .

eric:me contact:fullName "Eric Miller" .
eric:me contact:mailbox  .
eric:me contact:personalTitle "Dr." .
eric:me rdf:type contact:Person .

Oder es kann im RDF / XML-Format geschrieben werden als: 


 xmlns:contact="http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#" xmlns:eric="http://www.w3.org/People/EM/contact#" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#">
   rdf:about="http://www.w3.org/People/EM/contact#me">
    Eric Miller
  
   rdf:about="http://www.w3.org/People/EM/contact#me">
     rdf:resource="mailto:e.miller123(at)example"/>
  
   rdf:about="http://www.w3.org/People/EM/contact#me">
    Dr.
  
   rdf:about="http://www.w3.org/People/EM/contact#me">
     rdf:resource="http://www.w3.org/2000/10/swap/pim/contact#Person"/>

Beispiel 2: Die postalische Abkürzung für New York[edit]

Bestimmte Konzepte in RDF stammen aus der Logik und Linguistik, wobei Subjekt-Prädikat- und Subjekt-Prädikat-Objektstrukturen ähnliche Bedeutungen haben, sich jedoch von den Verwendungen dieser Begriffe in RDF unterscheiden. Dieses Beispiel zeigt:

In der englischsprachigen Erklärung “New York hat die postalische Abkürzung NY” , ‘New York’ wäre das Thema, ‘hat die postalische Abkürzung’ das Prädikat und “NY” das Objekt.

Als RDF-Tripel codiert, müssten Subjekt und Prädikat Ressourcen sein, die von URIs benannt werden. Das Objekt kann eine Ressource oder ein Literalelement sein. In der N-Triples-Form von RDF könnte die Anweisung beispielsweise folgendermaßen aussehen: 

  "NY" .

In diesem Beispiel ist “Urne: x-Staaten: New% 20York” der URI für eine Ressource, die den US-Bundesstaat New York bezeichnet. “Http://purl.org/dc/terms/alternative” ist der URI für ein Prädikat (deren lesbare Definition finden Sie hier [47]) und “NY” ist eine wörtliche Zeichenfolge. Beachten Sie, dass die hier ausgewählten URIs nicht Standard sind und dies auch nicht sein müssen, solange ihre Bedeutung dem Leser bekannt ist.

Beispiel 3: Ein Wikipedia-Artikel über Tony Benn[edit]

In ähnlicher Weise identifiziert “http://en.wikipedia.org/wiki/Tony_Benn” eine bestimmte Ressource (unabhängig davon, ob dieser URI als Hyperlink durchlaufen werden könnte oder ob es sich um eine Ressource handelt tatsächlich Der Wikipedia-Artikel über Tony Benn), zu sagen, dass der Titel dieser Ressource “Tony Benn” und der Herausgeber “Wikipedia” ist, wären zwei Behauptungen, die als gültige RDF-Aussagen ausgedrückt werden könnten. In der N-Triples-Form von RDF könnten diese Aussagen wie folgt aussehen: 

  "Tony Benn" .
  "Wikipedia" .

Für eine englischsprachige Person könnten dieselben Informationen einfach dargestellt werden als:

Der Titel dieser Ressource, die von Wikipedia veröffentlicht wird, lautet “Tony Benn”.

RDF stellt die Informationen jedoch auf eine formale Weise bereit, die eine Maschine verstehen kann. Der Zweck von RDF besteht darin, einen Codierungs- und Interpretationsmechanismus bereitzustellen, damit Ressourcen so beschrieben werden können, dass bestimmte Software sie verstehen kann. Mit anderen Worten, damit Software auf Informationen zugreifen und diese verwenden kann, die sie sonst nicht verwenden könnte.

Beide Versionen der obigen Aussagen sind wortreich, da eine Anforderung für eine RDF-Ressource (als Subjekt oder Prädikat) darin besteht, dass sie eindeutig ist. Die betreffende Ressource muss eindeutig sein, um die genaue beschriebene Ressource zu bestimmen. Das Prädikat muss eindeutig sein, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass die Idee von Titel oder Herausgeber für Software, die mit der Beschreibung arbeitet, nicht eindeutig ist. Wenn die Software erkennt http://purl.org/dc/elements/1.1/title (eine spezifische Definition für das Konzept eines Titels, das von der Dublin Core Metadata Initiative festgelegt wurde), wird auch bekannt sein, dass sich dieser Titel von einem Landtitel oder einem Ehrentitel oder nur dem zusammengestellten Buchstabentitel unterscheidet.

Das folgende in Turtle geschriebene Beispiel zeigt, wie solche einfachen Behauptungen durch Kombinieren mehrerer RDF-Vokabulare ausgearbeitet werden können. Hier stellen wir fest, dass das Hauptthema der Wikipedia-Seite eine “Person” ist, deren Name “Tony Benn” ist: 

@prefix rdf:   .
@prefix foaf:  .
@prefix dc:    .


    dc:publisher "Wikipedia" ;
    dc:title "Tony Benn" ;
    foaf:primaryTopic [
        a foaf:Person ;
        foaf:name "Tony Benn"
    ] .

Anwendungen[edit]

  • DBpedia – Extrahiert Fakten aus Wikipedia-Artikeln und veröffentlicht sie als RDF-Daten.
  • YAGO – Ähnlich wie DBpedia extrahiert Fakten aus Wikipedia-Artikeln und veröffentlicht sie als RDF-Daten.
  • Wikidata – Kollaborativ bearbeitete Wissensdatenbank der Wikimedia Foundation.
  • Creative Commons – Verwendet RDF, um Lizenzinformationen in Webseiten und MP3-Dateien einzubetten.
  • FOAF (Freund eines Freundes) – beschreibt Menschen, ihre Interessen und Zusammenhänge.
  • Haystack-Client – Semantic Webbrowser vom MIT CS & AI Lab.[48]
  • IDEAS Group – Entwicklung einer formalen 4D-Ontologie für die Unternehmensarchitektur unter Verwendung von RDF als Codierung.[49]
  • Microsoft hat ein Produkt ausgeliefert, Connected Services Framework,[50] Dies bietet RDF-basierte Profilverwaltungsfunktionen.
  • MusicBrainz – Veröffentlicht Informationen zu Musikalben.[51]
  • NEPOMUK, eine Open-Source-Softwarespezifikation für einen Social Semantic-Desktop, verwendet RDF als Speicherformat für gesammelte Metadaten. NEPOMUK ist vor allem durch seine Integration in die KDE SC 4-Desktop-Umgebung bekannt.
  • Cochrane ist ein globaler Herausgeber von Metaanalysen für klinische Studien im evidenzbasierten Gesundheitswesen. Sie verwenden eine ontologiegetriebene Datenarchitektur, um ihre veröffentlichten Überprüfungen semantisch mit RDF-basierten strukturierten Daten zu kommentieren.[52]
  • RDF Site Summary – eine von mehreren “RSS” -Sprachen zum Veröffentlichen von Informationen über Aktualisierungen einer Webseite; Es wird häufig zur Verbreitung von Zusammenfassungen von Nachrichtenartikeln und zum Teilen von Weblog-Inhalten verwendet.
  • Simple Knowledge Organization System (SKOS) – eine KR-Darstellung zur Unterstützung von Vokabular- / Thesaurusanwendungen
  • SIOC (Semantically-Interlinked Online Communities) – beschreibt Online-Communities und stellt Verbindungen zwischen internetbasierten Diskussionen aus Message Boards, Weblogs und Mailinglisten her.[53]
  • Smart-M3 – bietet eine Infrastruktur für die Verwendung von RDF und nutzt speziell die ontologieunabhängige Natur von RDF, um eine heterogene Zusammenführung von Informationen zu ermöglichen[54]
  • LV2 – ein libre-Plugin-Format, das Turtle verwendet, um API / ABI-Funktionen und -Eigenschaften zu beschreiben [55]

Einige Anwendungen von RDF umfassen die Erforschung sozialer Netzwerke. Es wird auch Menschen in Geschäftsfeldern helfen, ihre Beziehungen zu Mitgliedern von Branchen, die für die Produktplatzierung von Nutzen sein könnten, besser zu verstehen.[56] Es wird Wissenschaftlern auch helfen zu verstehen, wie Menschen miteinander verbunden sind.

RDF wird verwendet, um die Straßenverkehrsmuster besser zu verstehen. Dies liegt daran, dass sich die Informationen zu Verkehrsmustern auf verschiedenen Websites befinden und RDF verwendet wird, um Informationen aus verschiedenen Quellen im Web zu integrieren. Früher verwendete die gängige Methode die Schlüsselwortsuche, diese Methode ist jedoch problematisch, da keine Synonyme berücksichtigt werden. Aus diesem Grund sind Ontologien in dieser Situation nützlich. Eines der Probleme bei der effizienten Untersuchung des Verkehrs ist jedoch, dass zum vollständigen Verständnis des Verkehrs Konzepte in Bezug auf Personen, Straßen und Wege gut verstanden werden müssen. Da es sich um menschliche Konzepte handelt, müssen zusätzliche Fuzzy-Logik hinzugefügt werden. Dies liegt daran, dass Werte, die bei der Beschreibung von Straßen nützlich sind, wie z. B. Rutschgefahr, keine präzisen Konzepte sind und nicht gemessen werden können. Dies würde bedeuten, dass die beste Lösung sowohl Fuzzy-Logik als auch Ontologie beinhaltet.[57]

Siehe auch[edit]

Notationen für RDF
Ähnliche Konzepte
Andere (unsortiert)

Verweise[edit]

Zitate[edit]

  1. ^ “XML und Semantic Web W3C Standards Timeline” (PDF). 2012-02-04.
  2. ^ “RDF-Modell- und Syntaxspezifikation (Resource Description Framework)”. www.w3.org.
  3. ^ Optimierte Indexstrukturen zum Abfragen von RDF aus dem Web Andreas Harth, Stefan Decker, 3. Lateinamerikanischer Webkongress, Buenos Aires, Argentinien, 31. Oktober bis 2. November 2005, S. 71–80
  4. ^ ein b “World Wide Web Consortium veröffentlicht öffentlichen Entwurf des Resource Description Framework”. W3C. Cambridge, MA. 1997-10-03.
  5. ^ ein b Lash, Alex (1997-10-03). “W3C macht den ersten Schritt in Richtung RDF-Spezifikation”. CNET Nachrichten. Archiviert von das Original am 16. Juni 2011. Abgerufen 28.11.2015.
  6. ^ Hammersley, Ben (2005). Feeds mit RSS und Atom entwickeln. Sebastopol: O’Reilly. pp. 2–3. ISBN 978-0-596-00881-9.
  7. ^ Lassila, Ora; Swick, Ralph R. (1997-10-02). “Resource Description Framework (RDF): Modell und Syntax”. W3C. Abgerufen 2015-11-24.
  8. ^ Swick, Ralph (1997-12-11). “Resource Description Framework (RDF)”. W3C. Archiviert von das Original am 14. Februar 1998. Abgerufen 2015-11-24.
  9. ^ “RDF-Modell- und Syntaxspezifikation (Resource Description Framework)”. 22. Februar 1999. Abgerufen 5. Mai 2014.
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  13. ^ Hayes, Patrick (10.02.2014), RDF-Semantikabgerufen 2015-11-21
  14. ^ Brickley, Dan; Guha, RV (10.02.2004), RDF-Wortschatz Beschreibung Sprache 1.0: RDF-Schema: W3C-Empfehlung 10. Februar 2004, W3Cabgerufen 2015-11-21
  15. ^ Grant, Jan; Beckett, Dave (10.02.2004), RDF-Testfälle, W3Cabgerufen 2015-11-21
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Quellen[edit]

Weiterführende Literatur[edit]

  • W3Cs RDF bei W3C: Spezifikationen, Anleitungen und Ressourcen
  • RDF-Semantik: Spezifikation der Semantik und vollständige Systeme von Inferenzregeln für RDF und RDFS

Externe Links[edit]


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